資料探勘中的雙聚類

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雙聚類是一種強大的資料探勘方法，旨在查詢在行和列中都具有一致模式的資料項組。與標準聚類方法不同，標準聚類方法專注於根據屬性的相似性將資料項分組到同質組中，雙聚類方法同時分析特徵和物件。

由於這種關鍵區別，雙聚類可以發現僅使用傳統的聚類方法無法發現的潛在模式。雙聚類的重要性在於它能夠處理複雜的、具有異質性、噪聲和跨多個維度變化模式的資料集。

透過識別雙聚類，這些雙聚類提供了對錶現出共表達、共現或相似特性的資料子集的重要見解，資料分析師可以在遺傳學、文字挖掘和推薦系統等領域進行更精確和有針對性的研究。

雙聚類的獨特方法簡化了對複雜資料的理解，併為研究人員和專業人員提供了充分利用這些資料集所需的工具。在本文中，我們將討論資料探勘中的雙聚類。

理解雙聚類演算法

雙聚類演算法是一種計算方法，用於查詢稱為雙聚類的、在行和列中都顯示一致模式的資料子集。這些演算法對於資料探勘和探索性研究至關重要，因為它們揭示了大型複雜資料集中的隱藏關係和模式。

雙聚類演算法不同於傳統的聚類方法，因為它同時識別兩個維度的模式，同時考慮被分析的特徵和物件。雙聚類方法透過識別顯示共表達、共現或共同特徵的資料子集，為複雜資料集提供了重要的見解，從而能夠在各個領域進行更精確的分析和資訊提取。

常用的雙聚類演算法

迭代特徵演算法 (ISA)

ISA 是一種迭代方法，用於查詢涉及迭代更新雙聚類特徵矩陣的雙聚類。它考慮了相關的條件和基因表達水平，以發現一致的模式。該方法使用貪婪搜尋技術來查詢不同大小和形狀的雙聚類。迭代特徵演算法 (ISA) 的第一步是用隨機值初始化特徵矩陣。

然後，它透過選擇最具區分性的基因和條件來迭代地更新矩陣，從而細化雙聚類。當滿足收斂條件時，演算法停止。

它可以用於分析基因表達資料，以查詢在特定條件下共表達的基因集，包括查詢與特定疾病或生物活動相關的基因集。

格子模型演算法

格子模型演算法使用基於二元矩陣表示的統計方法。它透過將輸入矩陣分解成一系列較小的子矩陣（每個子矩陣代表一個雙聚類）來查詢雙聚類。使用相關的標準來確定最佳的雙聚類數量以及相關的行和列。

格子模型方法使用統計擬合標準和二元矩陣表示。它從輸入矩陣的初始分解開始，透過最佳化雙聚類數量及其相關的行和列來迭代地改進擬合。演算法持續執行，直到找到一個良好的擬合。

它可以用於分析電子商務中的客戶購買行為，透過識別具有相似興趣和購買習慣的客戶群體，從而實現個性化營銷活動和推薦。

Bimax演算法

Bimax 演算法是一種基於模式的方法，透過分析多個屬性上的專案存在和不存在模式來查詢雙聚類。它使用布林矩陣表示和密度度量來表示雙聚類的凝聚力。Bimax 的效率和檢測重疊雙聚類的能力是眾所周知的。

Bimax 方法迭代地擴充套件現有的雙聚類，其中行和列最大化密度度量，以便在二元矩陣中搜索雙聚類。該演算法使用密度閾值來管理凝聚力與重疊之間的權衡。當不再檢測到雙聚類時，Bimax 繼續擴充套件過程。

它可以用於文字挖掘，以查詢在文件集中頻繁一起出現的詞語模式，從而輔助主題提取和理解關鍵詞之間的語義關係。

雙聚類的評估和驗證

凝聚性和分離性度量

凝聚性度量評估雙聚類內專案之間的相似性或凝聚性，確定有多少類似的模式。另一方面，分離性度量評估某些雙聚類彼此之間有多麼不同。凝聚性和分離性度量的一些例子包括平均相關係數、殘差平方和或基於熵的度量。

一致性和穩定性度量

一致性度量評估雙聚類結果在資料集的迭代或子樣本中的穩定性。它們提供了一個數字，說明檢測到的雙聚類的一致性或可重複性。透過比較從不同執行或資料子集獲得的雙聚類之間的重疊，諸如 Jaccard 指數或 Rand 指數之類的穩定性度量可以闡明雙聚類的可靠性。

結論

總之，我們回顧了資料探勘中雙聚類背後的核心概念。透過同時考慮行和列，雙聚類演算法提供了一種分析大型複雜資料集的新方法。這些雙聚類以其凝聚性而為人所知，被稱為雙聚類。我們介紹了流行的雙聚類方法（如迭代特徵演算法 (ISA)、格子模型演算法和 Bimax 演算法）的基本概念、優勢和侷限性。我們還強調了雙聚類在資料探勘應用中的重要性，重點介紹了它處理異構和高維資料的能力，以及它在文字挖掘、推薦系統和基因表達研究中的應用。雙聚類使得能夠進行更明智的決策和資訊提取，幫助研究人員和從業者解開復雜資料集中的隱藏結構，提高準確性並獲得更深入的見解。